# 类库工具 如c的函数库
# 侧重内置库和好用的扩展库 如numpy pandas, plt

# 函数库
# numpy
# pandas
# matplotlib
# Transformers

# 1. 仓库：https://pypi.org/
# 2. 工具：pip

# 安装 matplotlib
# pip install matplotlib

# import matplotlib.pyplot as plt
# import numpy as np
#
# x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 200)
# y = np.sin(x)
#
# fig, ax = plt.subplots()
# ax.plot(x, y)
# plt.show()

# pip
# 使用 pip install 命令可以安装指定的包。
# pip install matplotlib
# pip install matplotlib==3.7.1
# pip install numpy pandas scipy

# 查看已安装的包
# pip list

# 查看包信息
# pip show matplotlib

# 升级包
# pip install --upgrade matplotlib

# 查看包的依赖关系
# pip show matplotlib

# 从requirements.txt安装包
# 如果你有一个包含所有依赖包和版本号的 requirements.txt 文件，可以使用以下命令安装所有列出的包：
#
# pip install -r requirements.txt
#
# requirements.txt 文件通常包含像下面这样的内容：
# matplotlib==3.7.1
# numpy==1.24.2
# pandas==1.5.3

# 导出已安装的包列表
# 你可以使用 pip freeze 命令将当前环境中的所有包及其版本导出到 requirements.txt 文件中，方便别人重现你的环境。
# pip freeze > requirements.txt

# 安装本地包
# 如果你有一个本地包（例如 .tar.gz 文件或 .whl 文件），你可以通过以下命令安装
# pip install /path/to/package.tar.gz

# 查看 pip 的版本
# pip --version

# 总结
# ● 安装：pip install <package>
# ● 升级：pip install --upgrade <package>
# ● 卸载：pip uninstall <package>
# ● 列出已安装的包：pip list
# ● 查看包信息：pip show <package>
# ● 安装多个包：pip install <package1> <package2>
# ● 安装指定版本：pip install <package>==<version>
# ● 从文件安装：pip install -r requirements.txt
# 通过这些 pip 命令，你可以方便地管理 Python 项目的依赖包。